非母语口音是语音识别系统实现广泛应用所必须面对的主要问题之一，而口音识别是实现口音自适应，提高非母语口音语音识别性能的主要组成部分。本文提出了一种基于支持向量机的民族语口音识别方案。本文基于母语分别为傣语、傈僳语、纳西语和汉语普通话的发音人所发汉语普通话语句，采用对每个语句样本提取12维MFCC参数、9维基频派生参数和9维短时平均能量派生参数等作为口音识别分类器的输入特征参数集，选用高斯径向基函数作为支持向量机的核函数，利用8层交叉验证法进行民族语口音的分类及识别测试，实验结果表明，男、女声的平均口音识别率均超过93％，取得了预期的实验结果。 在此基础上，论文进一步探讨： (1)通过对不同类型的特征参数集进行识别对比，尝试寻求在保证一定的民族语口音正确识别率且计算代价较小前提下的最佳特征参数集组合，不但使男、女声的口音识别率均超过93％，而且男、女声的口音识别率之间仅相差0.42％。 (2)通过对实验原理及结果的分析，总结出利用支持向量机进行民族语口音识别的优势和不足，为后续研究提供帮助及借鉴。 (3)对语音样本的选择、特征参数的选择与提取、实验方法的设计等方面做出详细地探讨，并提出了一些原则及方法。